[发明专利]数据制备方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种数据制备方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取模拟车辆的规模配置信息；根据规模配置信息，对预设的数据制备模型进行预处理，以生成至少一条制备线程以及对应于制备线程的模拟车辆；响应于数据制备模型的运行指令，控制模拟车辆模拟状态初始化；根据数据制备模型中预设的车辆运行规则，控制模拟车辆模拟各类状态转移场景；根据各模拟车辆的模拟动作，生成对应于各制备线程的模拟会话数据，并通过所有模拟会话数据构建所需的数据集合。采用本方法能够脱离实测带来的局限，有效调控生成的数据规模。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种数据制备方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着汽车技术的发展，自动驾驶技术已广泛应用于车辆智能应用功能上。车辆在出厂前需要对其性能进行全面测试。基于此，为了正确评估自动驾驶性能，整车厂需要获取大量体现真实用户使用自动驾驶功能行为的会话数据，对会话数据处理后，计算自动驾驶性能的各类指标，并结合运营措施指导自动驾驶性能的迭代和优化，因此，会话数据是开展各类测试研发项目的基础，然而测试阶段，尚未有量产车辆交付给真实用户的情况下，如何获取高质量的会话数据开展有效的研发测试工作成了一个难题。

目前常用的技术手段中，当测试车辆具备产生会话数据能力时，通过真实路测的方式进行采集，然而该种手段存在若干缺陷，比如，项目严重依赖特定要求的会话数据，若没有相应的数据产生能力或数据要求不达标的情况下，会阻碍项目进度；由于测试车辆数量有限，路测时间及次数受到限制，使得产生的会话数据规模也非常有限，不利于并发测试工作；无法涵盖多个场景，穷举所有场景的成本非常高，比如随机会话时长、随机接管未响应等。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种数据制备方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决实测项目中数据来源、车辆数量、测试时间、车市场景等因素带来的局限，通过将实测车辆参数化，有效控制车辆规模，根据实际需求配置模拟车辆的规模，生成对应于车辆规模的数据制备线程，从而有效调控生成的数据规模。

一种数据制备方法，方法包括：

获取模拟车辆的规模配置信息；

根据规模配置信息，对预设的数据制备模型进行预处理，以生成至少一条制备线程以及对应于制备线程的模拟车辆；

响应于数据制备模型的运行指令，控制模拟车辆模拟状态初始化；

根据数据制备模型中预设的车辆运行规则，控制模拟车辆模拟各类状态转移场景；

根据各模拟车辆的模拟动作，生成对应于各制备线程的模拟会话数据，并通过所有模拟会话数据构建所需的数据集合。

在其中一个实施例中，数据制备模型包括至少一个马尔可夫链模型；

根据规模配置信息，对预设的数据制备模型进行预处理，以生成至少一条制备线程以及对应于制备线程的模拟车辆的步骤，包括：

根据规模配置信息，利用数据制备模型生成至少一个马尔可夫链模型，以便利用马尔可夫链模型控制模拟车辆模拟各类运行状态和状态转移场景；

根据模拟车辆模拟的状态转移场景，获取模拟会话数据，以构成对应于马尔可夫链模型的制备线程。

在其中一个实施例中，马尔可夫链模型通过不同的状态节点表示模拟车辆的各类运行状态类型，并将其中一个状态节点标记为模拟车辆的初始运行状态；

响应于数据制备模型的运行指令，控制模拟车辆模拟状态初始化的步骤，包括：

响应于数据制备模型的运行指令，获取各马尔可夫链模型的所有状态节点；

利用状态节点预先设定的标记，控制模拟车辆模拟初始运行状态。